隨着技術潛力重塑投資格局，AI 加密項目激增。
從比特幣上的AI模型到layer 2 區塊鏈上的AI訓練數據，與AI加密項目相關的代幣在山寨幣領域非常受歡迎。
它反映了更廣泛的市場狀況。熱門股票英偉達（Nvidia，股票代碼：NVDA.O）自去年以來一直佔據頭條新聞，並將AI納入其投資版圖。
該股票的市值達到了1萬億美元以上，成爲美國第七家達到這一里程碑的上市公司。
截至2024年3月，隨着市值突破2萬億美元，它成爲繼微軟和蘋果之後的全球第三大最有價值的公司。
投資者對於接觸機器學習技術的需求日益增長，這種增長速度正與全球最大的公司相競爭。
截至目前，AI代幣的市值爲264億美元。而去年4月，這個數字僅爲27億美元。
CoinDesk Indices的計算指數納入了與人工智能相關的代幣，這些代幣在過去的一年裏價值增長超過了165%。
2月底，交易量創下了38億美元的歷史新高。
儘管許多投資者都在追逐價格上漲，但與AI相關的加密代幣提供了一個與加密貨幣本身不相關的加密貨幣機會。可以說，這些代幣的價值可能更多地與AI行業的興衰相關，而不是與加密貨幣相關。
投資管理公司VanEck預測，到2030年，AI加密貨幣的收入可能達到驚人的102億美元，其用途與非AI加密貨幣項目相似，獎勵代幣、物理計算基礎設施、數據驗證、來源等。
可以肯定的是，AI與區塊鏈革命仍處於起步階段。這兩個激動人心的行業的合併將如何發展尚不清楚。例如，比特幣的極端主義者認爲整個加密貨幣指數可能會歸零。
AI代幣的可能用途有很長的列表。支付、交易模型、機器生成的非同質化代幣（NFT）和基於區塊鏈的AI應用市場等。
從理論上講，區塊鏈通過去中心化和不可變的結算層提高了協議的安全性。
AI能夠實時檢測風險，併爲網絡安全提供了額外的一層保障，通過監控網絡活動，分析歷史數據和來源信息以及資產狀況，發現異常情況。它利用預測分析技術使得智能合約的條件更加高效，並深入分析資產的來源數據、狀態以及市場趨勢。
想象有一個這樣的系統，這兩種新興技術在管理網絡負載的同時提取和驗證數據。
區塊鏈可以作爲AI訓練的公共記錄。
AI算法提高了威脅檢測和響應的能力；而區塊鏈的不可變性爲安全相關數據提供了強大的防禦，這與去中心化的數據管理方法相結合，可以有效抵禦網絡威脅。
一旦AI驗證的信息被記錄在區塊鏈上，它就不能被更改或刪除。
儘管如此，AI和區塊鏈的合併帶來了新的威脅。
AI 和區塊鏈的風險
3月21日，聯合國大會通過了一項全球人工智能（AI）的決議，以推動“安全、安全和可信”的AI發展。
3月13日，歐洲議會通過了一項AI法案，爲歐盟制定治理標準。
此外，歐盟委員會對AI的使用進行了調查。
拜登政府在2023年10月的行政命令中指出了AI發展的安全和安全問題。
與此同時，在印度大選之前，印度在3月份引入了人工智能的要求。
AI和區塊鏈，無論是單獨還是結合使用，都會帶來隱私和安全風險。大量敏感數據可能有一天將依賴於AI-區塊鏈應用的安全性，而這些應用將如何得到保護仍然不太清楚。
AI需要大量數據來學習、預測和行動。隨着時間的推移，這些數據可能包含越來越多的個人信息，這就增加了隱私泄露的風險。不過，區塊鏈技術可以通過匿名化數據交易來降低這種風險，它使用如零知識證明等技術手段來保護個人身份信息，同時生成不可篡改且通常是對外公開的數據記錄。
記錄在公共區塊鏈上的數據無法被任何人刪除，這與隱私規範和法律（如“被遺忘的權利”）相沖突。
AI理論上可能在沒有人類監督的情況下,對由區塊鏈保護的數據採取行動，這引發了關於同意和隱私的重大問題。
促進有益的創新
爲了在不造成反烏托邦的情況下利用區塊鏈和人工智能，世界必須遵循道德原則和安全標準，以確保這些技術最終能夠服務於人類的最佳利益，並解決我們最緊迫的需求。
需要開發者、倫理學家和政策制定者之間的團結協作，以明確界定AI在區塊鏈網絡上的行爲和數據完整性的界限。開發者必須設計出創新的解決方案，以保護新數字領域中的隱私和安全。
